Lançamento do DeepSeek V3: Inovação de Algoritmo impulsiona um novo paradigma de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou o seu mais recente modelo V3, com uma escala de parâmetros de 685 bilhões, apresentando melhorias significativas nas capacidades de código, design de UI e raciocínio. Esta notícia chamou a atenção da indústria, especialmente na recentemente concluída conferência GTC 2025, onde o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, fez uma avaliação altamente positiva da DeepSeek. Ele enfatizou que a visão do mercado de que modelos eficientes reduziriam a demanda por chips estava errada, e que a demanda computacional futura só aumentará, em vez de diminuir.
DeepSeek, como produto representativo de um avanço em algoritmos, tem uma relação com o fornecimento de poder computacional que merece uma análise aprofundada. Este artigo irá analisar o impacto disso no desenvolvimento da indústria de IA sob a perspectiva do poder computacional e dos algoritmos.
A evolução colaborativa da capacidade de cálculo e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade computacional fornece a base para a execução de algoritmos complexos, permitindo que os modelos processam conjuntos de dados maiores e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade computacional de forma mais eficiente, aumentando a eficiência no uso dos recursos computacionais. Essa relação de cooperação está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Diversificação da rota técnica: algumas empresas estão dedicadas à construção de grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia industrial: um fabricante de chips tornou-se o líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram as barreiras de implementação através de serviços de computação elástica.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto permitem que os resultados da inovação em algoritmos e da otimização de capacidade computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão de tecnologias.
Inovação Tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek deve-se à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação das suas principais quebras tecnológicas:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer + MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura funciona como uma equipe eficiente, onde o Transformer lida com tarefas regulares e o MOE atua como um grupo de especialistas, chamando o especialista mais adequado para problemas específicos. O mecanismo MLA permite que o modelo se concentre de forma mais flexível em detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8, que pode selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades do processo de treinamento. Este método garante a precisão do modelo enquanto economiza efetivamente recursos computacionais, aumenta a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória.
Aumento da eficiência do Algoritmo
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Ao contrário da previsão passo a passo tradicional, a tecnologia MTP pode prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.
Avanços em algoritmos de aprendizado por reforço
A DeepSeek desenvolveu um novo algoritmo de aprendizado reforçado GRPO (Otimização Generalizada de Recompensa-Penalização), otimizando o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo, ao garantir a melhoria do desempenho do modelo, reduz o cálculo desnecessário, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo significativamente a demanda por poder computacional desde o treinamento até a inferência. Isso permite que placas gráficas de consumo comuns possam executar modelos de IA poderosos, diminuindo drasticamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de chips
ao contrário da crença popular, DeepSeek não contorna completamente o software dos fabricantes de GPU, mas sim otimiza algoritmos através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária que está entre o código CUDA de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize ajustes de desempenho mais refinados.
O impacto para os fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a ligação da DeepSeek ao hardware e ao seu ecossistema é mais profunda, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de alta gama a poderem agora ser executados de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece uma rota de ruptura técnica para a indústria de IA na China. No contexto de limitações de chips de alta qualidade, a ideia de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de poder computacional prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando a taxa de retorno do investimento. No downstream, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder computacional, também conseguem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta performance, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também melhora a capacidade de computação e a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem um retorno mais alto.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização de contratos inteligentes, a execução e a supervisão de resultados funcionam em conjunto com agentes inteligentes, permitindo a automatização de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob a restrição de capacidade computacional, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA da China. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, mitigando a dependência de chips de alta performance e capacitando inovações financeiras, esses impactos estão remodelando o cenário da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma corrida de capacidade computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre capacidade computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com novas ideias.
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
13 Curtidas
Recompensa
13
7
Compartilhar
Comentário
0/400
notSatoshi1971
· 07-16 11:58
Mais uma empresa de bull
Ver originalResponder0
RebaseVictim
· 07-16 08:56
gm Crocodilo Furioso
Ver originalResponder0
liquidation_watcher
· 07-15 07:56
Esta onda pode ser curto prazo.
Ver originalResponder0
metaverse_hermit
· 07-13 20:42
O que se pode comprar com ações que têm parâmetros explosivos?
Ver originalResponder0
AirdropHarvester
· 07-13 20:41
Deixa lá, onde é que está o V2 da última vez?
Ver originalResponder0
DevChive
· 07-13 20:39
Os fabricantes de chips estão sorrindo.
Ver originalResponder0
SerumDegen
· 07-13 20:35
outra armadilha em alta de IA? smh já vi este filme antes...
DeepSeek V3 lançado: inovação de algoritmo impulsiona a transformação da indústria de IA
Lançamento do DeepSeek V3: Inovação de Algoritmo impulsiona um novo paradigma de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou o seu mais recente modelo V3, com uma escala de parâmetros de 685 bilhões, apresentando melhorias significativas nas capacidades de código, design de UI e raciocínio. Esta notícia chamou a atenção da indústria, especialmente na recentemente concluída conferência GTC 2025, onde o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, fez uma avaliação altamente positiva da DeepSeek. Ele enfatizou que a visão do mercado de que modelos eficientes reduziriam a demanda por chips estava errada, e que a demanda computacional futura só aumentará, em vez de diminuir.
DeepSeek, como produto representativo de um avanço em algoritmos, tem uma relação com o fornecimento de poder computacional que merece uma análise aprofundada. Este artigo irá analisar o impacto disso no desenvolvimento da indústria de IA sob a perspectiva do poder computacional e dos algoritmos.
A evolução colaborativa da capacidade de cálculo e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade computacional fornece a base para a execução de algoritmos complexos, permitindo que os modelos processam conjuntos de dados maiores e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade computacional de forma mais eficiente, aumentando a eficiência no uso dos recursos computacionais. Essa relação de cooperação está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Diversificação da rota técnica: algumas empresas estão dedicadas à construção de grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia industrial: um fabricante de chips tornou-se o líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram as barreiras de implementação através de serviços de computação elástica.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto permitem que os resultados da inovação em algoritmos e da otimização de capacidade computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão de tecnologias.
Inovação Tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek deve-se à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação das suas principais quebras tecnológicas:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer + MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura funciona como uma equipe eficiente, onde o Transformer lida com tarefas regulares e o MOE atua como um grupo de especialistas, chamando o especialista mais adequado para problemas específicos. O mecanismo MLA permite que o modelo se concentre de forma mais flexível em detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8, que pode selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades do processo de treinamento. Este método garante a precisão do modelo enquanto economiza efetivamente recursos computacionais, aumenta a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória.
Aumento da eficiência do Algoritmo
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Ao contrário da previsão passo a passo tradicional, a tecnologia MTP pode prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.
Avanços em algoritmos de aprendizado por reforço
A DeepSeek desenvolveu um novo algoritmo de aprendizado reforçado GRPO (Otimização Generalizada de Recompensa-Penalização), otimizando o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo, ao garantir a melhoria do desempenho do modelo, reduz o cálculo desnecessário, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo significativamente a demanda por poder computacional desde o treinamento até a inferência. Isso permite que placas gráficas de consumo comuns possam executar modelos de IA poderosos, diminuindo drasticamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de chips
ao contrário da crença popular, DeepSeek não contorna completamente o software dos fabricantes de GPU, mas sim otimiza algoritmos através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária que está entre o código CUDA de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize ajustes de desempenho mais refinados.
O impacto para os fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a ligação da DeepSeek ao hardware e ao seu ecossistema é mais profunda, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de alta gama a poderem agora ser executados de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece uma rota de ruptura técnica para a indústria de IA na China. No contexto de limitações de chips de alta qualidade, a ideia de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de poder computacional prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando a taxa de retorno do investimento. No downstream, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder computacional, também conseguem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta performance, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também melhora a capacidade de computação e a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem um retorno mais alto.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização de contratos inteligentes, a execução e a supervisão de resultados funcionam em conjunto com agentes inteligentes, permitindo a automatização de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob a restrição de capacidade computacional, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA da China. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, mitigando a dependência de chips de alta performance e capacitando inovações financeiras, esses impactos estão remodelando o cenário da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma corrida de capacidade computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre capacidade computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com novas ideias.